9月14日下午14：00，學院教師和研究生齊聚8D-201教室，參加了學院“AI檢測、控制與工業應用學術沙龍”，沙龍由張成俊副院長主持，幹書記到場進行指導。本次論壇共有七位相關領域的學院老師們分享了他們的研究與“AI檢測、控制”方面的聯系與應用，受到現場老師和同學們的一緻好評。
首先，張成俊院長主持了會議的開場白，為本次學術研讨會拉開序幕，強調了學術交流的重要性。
接下來，曹龍超副教授分享了他的研究課題：“基于機器學習的激光粉末床熔融過程監測方法研究”。他詳細介紹了研究方向、小組成員分工、發展現狀以及對現有工作的思考，突出了他的課題與AI檢測、控制的密切關系。
随後，羅凱老師介紹了他的研究課題：“面向綠地護理機器人的環境感知與路徑規劃研究”。他重點闡述了他的研究背景、行人檢測定位、草地邊界識别、移動路徑規劃以及總結展望，詳細呈現了他的課題組與AI檢測、控制的緊密聯系。徐楚橋老師分享了他的研究課題：“知識引導學習的細紗在線視覺檢測圖像去模糊方法”。他深入探讨了研究背景、研究方法、實驗分析以及總結展望，特别強調了知識與數據模型的結合在未來的重要性。
蔡旺老師介紹了他的研究課題“基于語義分割的激光焊接過程熔透狀态監測方法研究”。他深入探讨了研究背景、研究方法以及焊接+深度學習這幾個方面詳細介紹了他的課題組所研究工作與AI檢測、控制密不可分的聯系。研究主要采用激光焊接焊縫熔透狀态監測的方法，并且為我們重點介紹了圖像分類、圖像檢測、圖像分割以及圖像生成之間的研究方法與聯系。
張濟濤老師的研究課題是“基于Shapelet字典學習的風力發電機故障診斷方法”。他詳細介紹了研究背景、shapelet算法、字典學習算法、實驗結果分析、應用以及總結與展望，突顯了他的課題與AI檢測、控制的高度關聯。
馬雙寶副教授的研究課題“深度學習及其在圖像檢測中的應用”。他詳細介紹了深度學習概述及其原理、基于深度學習的工程應用案例以及下一步工作計劃這幾個方面詳細介紹了他的課題組所研究工作與AI檢測、控制密不可分的聯系，着重展示了深度學習在各領域的應用前景。另外為我們展示了基于深度學習的羊毛梳理機速度控制系統、基于深度學習的輸液系統實時監控系統，以及課題組的下一步計劃：基于無人機的森林防火與着火點定位監控系統、基于小樣本小目标跟蹤算法的研究。
最後，樊飛老師介紹了他的研究課題：“基于人工智能的工業現場作業機器人控制技術研究”。他詳細描述了科研項目、基于深度學習的工程應用案例以及下一步工作計劃，為老師同學們介紹了面向織造場景的移動機器人軌迹跟蹤性能研究、架空高壓輸電線路智能監測技術研究、嵌入式系統工程應用及開發、汽車車窗塗膠質量監測平台開發與研究等，為學術研讨會畫上了嚴肅認真的句号。
最終，張成俊副院長總結發言，再次強調了各位老師在AI檢測與控制領域的傑出貢獻，并鼓勵大家繼續為該領域的研究與發展不懈努力。整個學術研讨會充實而莊重，為學院的學術交流提供了有益的平台。
